胰腺癌，特别是胰腺导管腺癌（PDAC），因其极高的致死率，长期以来都是医学界面临的巨大挑战。患者五年生存率仅为5%，这使得早期诊断和精准预后评估成为改善患者生存的关键。在癌症治疗日益走向个性化和精准化的今天，如何更准确地预测患者的疾病进程和治疗响应，是临床医生和患者共同关注的焦点。
胰腺癌预后挑战：传统TNM分期的局限性
长期以来，临床上主要依赖TNM分期系统来评估胰腺癌患者的病情和指导治疗。该系统通过肿瘤大小（T）、淋巴结转移（N）和远处转移（M）来对癌症进行分期。然而，尽管TNM分期在一定程度上能区分不同生存亚组，但其预后准确性却不尽如人意。研究显示，即使是相同TNM分期的胰腺癌患者，其总生存率也可能存在显著差异，这表明传统分期系统在预测个体患者预后方面存在明显局限性，难以有效指导后续的靶向药或抗癌药治疗决策。
AI赋能精准医疗：多模态深度学习的潜力
面对传统分期方法的不足，人工智能（AI）技术，特别是深度学习，正为癌症预后评估带来革命性的变革。AI在医学影像分析和癌症研究中展现出巨大潜力，已在多种癌症（如喉癌、乳腺癌、肾癌、结直肠癌等）的预后预测中取得良好效果。与单一数据源的分析不同，多模态AI算法能够整合来自不同来源和类型的信息，例如放射影像、临床变量、实验室结果甚至组织病理学数据。这种综合性的分析方式，更接近临床医生在实际诊疗中多维度考量患者情况的模式，从而有望提供更全面、更准确的癌症预后判断。
《European Radiology》研究揭示：AI如何提升胰腺癌生存预测
近期，一项发表在权威期刊《European Radiology》上的研究，深入探讨了AI深度学习如何通过整合多源数据，显著提升胰腺癌的预后评估准确性。该研究以荷兰和西班牙的多个胰腺导管腺癌（PDAC）患者队列为基础，构建了包含临床变量、增强CT影像以及两者结合的多模态AI预后模型。
研究结果令人鼓舞：在内部验证中，多模态模型在预测短期与长期生存方面表现出最佳的AUC（0.637，95% CI：0.500-0.774），在外部验证中也取得了0.675（95% CI：0.593-0.757）的良好AUC。这表明，相比仅依赖单一数据源的模型，多模态AI在胰腺癌患者的预后评估中具有更高的精准度。这项研究为胰腺癌的精准医疗提供了新的工具，有望帮助医生更早识别高风险患者，从而及时调整治疗方案。
图 在“CENTER 1：验证集”、“CENTER 2”以及“CENTER 3”中所确定的短期存活者和长期存活者的患者实例
展望未来：AI助力胰腺癌诊疗与用药选择
这项关于多模态AI深度学习在胰腺癌预后评估中的突破性研究，不仅为临床医生提供了更精准的决策支持工具，也为患者带来了新的希望。更准确的预后预测意味着医生可以更早地为患者制定个性化的治疗策略，包括选择最适合的靶向药、抗癌药或考虑仿制药方案。
对于全球的胰腺癌患者而言，获取前沿的诊疗信息和所需的靶向药、抗癌药可能面临诸多挑战。随着AI问诊服务和诊疗指南的普及，患者可以获得更专业的建议。而对于一些国内难以获取的创新药物或仿制药，海外购药或药品代购服务则成为了重要的补充途径。未来，随着AI技术在医疗领域的深入应用，我们期待能为更多癌症患者提供更精准、更高效的诊疗方案，助力他们战胜病魔。
原文出处：
Megan Schuurmans,Anindo Saha,Natália Alves,et al.End-to-end prognostication in pancreatic cancer by multimodal deep learning: a retrospective, multicenter study.DOI:10.1007/s00330-025-11694-y
